[发明专利]一种基于饥饿游戏搜索算法构建预测模型的方法在审
| 申请号： | 201910944048.0 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110751257A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 陈慧灵;杨宇涛;丁泽威;刘国民;罗云纲;赵学华;汪鹏君 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N20/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 33258 温州名创知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈加利 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于饥饿游戏搜索算法构建预测模型的方法，包括获取样本数据并对所获取到的样本数据进行归一化处理；利用基于饥饿游戏搜索算法优化支持向量机的惩罚因子C和核宽γ；基于所获得的惩罚因子C和核宽γ，利用所归一化处理后的数据来构建预测模型，并基于所构建的预测模型对待分类样本进行分类和预测。实施本发明，通过基于饥饿游戏搜索算法来优化SVM的惩罚因子和核宽，借助算法易收敛，收敛精度高，以及逃脱局部最优解的能力强的特点，找到更优的全局近似最优解以获得分类精度更高的SVM模型。 | ||
| 搜索关键词： | 惩罚因子 游戏搜索 预测模型 归一化处理 样本数据 饥饿 构建 算法 收敛 全局近似最优解 分类和预测 支持向量机 分类样本 算法构建 算法优化 能力强 最优解 分类 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于饥饿游戏搜索算法构建预测模型的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤S1：获取样本数据并对所获取到的样本数据进行归一化处理；/n步骤S2、利用基于饥饿游戏搜索算法优化支持向量机的惩罚因子C和核宽γ，具体为：/n步骤S2.1、参数初始化；其中，初始化的参数包括：种群个数N、最大迭代次数Max_iter、问题维度D、总饥饿度SHungry、C的搜索空间[Cmin，Cmax]和γ的搜索空间[γmin，γmax]；/n步骤S2.2、种群位置初始化：随机产生N个个体位置，其中第i个个体的位置为X
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